使用numba时引发异常

Question

从这里开始跟进,我一直在溢出.所以我试图提出一个异常,以便我确切知道哪里出了问题.

我有这样的事情:

@jit
def train_function(X, y, H):
     np.seterr(over="raise", under="raise", invalid="raise")
     # do some stuff, start a double loop, and then do:
     try: 
            z[i,j] = math.exp(-beta[j,i])
     except OverflowError:
            print "Calculation failed! z[i,j] = math.exp(-beta[j,i]), j: " + str(j) + ", i: " +str(i) + ", b: " + str(beta[j,i]) + ", omb: " + str(oneminusbeta[j,i])
            raise    


class MyClass(object):
     # init and other methods
     def train(self, X, y, H):
          train_function(X, y, H)

但我得到这个错误:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\work_asaaki\code\gbc_classifier_train_7.py", line 55, in <module>
    gentlebooster.train(X_train, y_train, boosting_rounds)
  File "C:\work_asaaki\code\gentleboost_c_class_jit_v7_nolimit.py", line 297, in train
    self.g_per_round, self.g = train_function(X, y, H)  
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 152, in _compile_for_args
    return self.jit(sig)
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 143, in jit
    return self.compile(sig, **kws)
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\dispatcher.py", line 131, in compile
    flags=flags, locals=locs)
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\compiler.py", line 103, in compile_extra
    bc = bytecode.ByteCode(func=func)
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\bytecode.py", line 305, in __init__
    table = utils.SortedMap(ByteCodeIter(code))
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\utils.py", line 70, in __init__
    for i, (k, v) in enumerate(sorted(seq)):
  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numba\bytecode.py", line 219, in next
    raise NotImplementedError(ts % tv)
NotImplementedError: offset=742 opcode=0x79 opname=SETUP_EXCEPT

我在使用numba时不能提出异常吗？我在64位机器上使用带有Numba 0.13.x和Numpy 1.8.x的Anaconda 2.0.1.

Answer 1

http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/pysupported.html

2.6.1.1. 结构体

Numba 努力支持尽可能多的 Python 语言，但某些语言功能在 Numba 编译的函数中不可用。目前不支持以下 Python 语言功能：

Class definition
Exception handling (try .. except, try .. finally)
Context management (the with statement)

raise 语句有多种形式支持：

raise (to re-raise the current exception)
raise SomeException
raise SomeException(<arguments>)

所以我们就只剩下这里了：

z[i,j] = math.exp(-beta[j,i])

exp(-1000) 以下的任何负值；非常非常小将计算为零而不会溢出

math.exp(-1000000000)“有效”并且可能不是你的问题（虽然它会返回 0.0，但它不是“真正的”零）

那么什么会导致这个失败呢？我们知道：

print(math.exp(100))
>>>
2.6881171418161356e+43

是愚蠢的大，远不止于此......可能会溢出

果然

print(math.exp(1000))
>>>
OverflowError: math range error

我没有引用，但我认为有效范围是 -700 到 700，从双浮点数的角度来看，它有效地评估为 0 和无穷大（溢出）

为了处理这个问题，我们打开函数：

n = beta
if n > 100:
    n = 100
z = math.exp(n)

但这也不起作用，因为 math.exp(n) 只接受浮点数，而你的 beta 似乎是一个列表；你必须使用 numpy.exp(n) 和 numpy.clip() 来窗口

b = numpy.array(-beta[j,i])
n = numpy.clip(b, a_max=100)
z = numpy.exp(n)

或者引发溢出异常：

b = numpy.array(-beta[j,i])
n = numpy.clip(b, a_max=100)
if b != n:
    print (j,i,-beta[j,i])
    raise OverflowError
else:
    z = numpy.exp(n)